• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.406-411
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• 2008

인터넷을 비롯한 통신 네트워크의 발전으로 개개인의 콘텐츠 수요가 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 욕구를 충족시키기 위한 추천 시스템이 대두되고 있으며, 이러한 추천 시스템의 기반 기술로써 내용 기반 검색 기술의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 멀티미디어 콘텐츠의 하나인 음악의 무드를 내용 기반으로 분류하기 위해, 음악 비트 검출에 기반한 프레임화를 적용하였으며, 스펙트럼의 고조파를 좀더 강조하기 위한 HDS(Harmonic Distribution Spectrum)을 제안하였다. 또한 다양한 차원 감쇄 기법과 분류기를 이용한 실험을 통해 무드 분류 시스템의 성능 비교를 진행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.202-203
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• 2011

본 논문에서는 인터액티브 스마트 TV 적용을 위한 사운드트랙 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 동영상을 오디오와 비디오특징을 구분한 후, 각 오디오와 비디오 신호를 분석한다. 비디오 신호의 분석은 MPEG-2 비디오 인코더로부터 영상의 장면전환과 시작과 끝 위치를 검출하고, 오디오 신호의 분석은 AC-3 오디오 인코더로부터 오디오 특징을 추출한 후, 오디오 정보의 비트 벡터를 추출하여 데이터베이스를 생성한다. 생성된 데이터베이스와 사용자가 북마크를 하여 요청한 쿼리와 비교를 통하여 오디오 특징정보가 유사한 부분의 장면을 검색하고, 검색된 장면을 사용자에게 제공한다. 제안된 시스템의 성능 측정을 위해서 뉴스, 패널토론, 음악방송, 광고, 드라마 등 50개 TV 방송 프로그램의 데이터베이스를 이용해서 정확성을 측정하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.479-487
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• 2016

음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.45-54
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• 2008

모바일 웹 (Web)과 관련한 기술이 점점 발달함에 따라 모바일 전자상거래 시장, 그 중에서도 벨소리나 컬러링과 같은 음악 다운로드 시장의 크기는 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있다. 하지만, 이러한 급성장에도 불구하고 소비자들은 여전히 자신이 원하는 음악을 찾는 과정에서 많은 불편함을 겪고 있다. 이는 소비자들의 음악에 대한 재구매율을 저하시키게 되고, 모바일 음악을 제공하는 서비스 업체 입장에서도 수익 정체의 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 고객관계 관리 측면에서 모바일 고객의 불편을 최소화함으로써 결국 수익을 더욱 많이 창출하기 위한 새로운 방법이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 모바일 웹 환경 하에서 소비자들이 편리하게 자신이 원하는 음악을 검색할 수 있도록 하기 위하여, 모바일 웹 마이닝과 서열척도를 활용하는 협업 필터링 기반의 새로운 음악 추천 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해 우리가 제안하는 새로운 추천 시스템이 기존의 추천 시스템들에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 입증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.75-87
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• 2009

본 논문은 오디오 핑거프린트 데이터 생성 방법과 이를 이용한 오디오 데이터 비교 방법에 관한 것으로서, 오디오 데이터의 특징을 이용하여 음악을 식별하는 방법을 제시한다. 일반적으로 영상인식을 위해 많이 사용되는 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG)를 오디오 데이터에 적용하여 음악이 급진적으로 변하는 부분을 추출하고, 해당 위치를 핑거프린트로 정의하는 방식이다. 이렇게 만들어진 핑거프린트는 음질의 변화에 민감하지 않으며, 음악 데이터의 일정 부분만으로도 원본과 동일 위치의 핑거프린트 추출이 가능하다. 이 시스템은 기존의 주파수 영역을 이용한 시스템 보다 오디오 핑거프린트의 데이터량과 계산량을 줄여줌으로써 검색을 할 때 보다 효율적인 성능을 나타낸다. 이를 응용하여 인터넷에 유통되는 복사된 음악의 저작권 보호, 또는 음악의 메타정보 등을 사용자에게 나타낼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-9
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• 2012

디지털 음악과 스마트 폰이 대중화되면서 잡음에 강인한 실시간 음악 핑거프린트 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 특히 핑거프린트 알고리즘 중 Multiple Hashing(MLH)은 잡음에 강인하고 정교한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 음악 데이터베이스로부터 질의 및 응답의 정확도를 개선하기 위해 에너지 집중필터를 사용하고 연속성과 중복성을 제거하는 통계적 필터를 제안한다. 에너지 집중 필터는 하위 비트에 에너지가 집중되는 Discrite Cosine Transform(DCT)의 특징을 이용하고, 통계적 필터는 검색된 핑거프린트 정보들 사이의 상관관계 특성을 이용한다. 실험 결과로 잡음 환경에서 에너지와 통계적 필터링으로 구성된 제안 알고리즘은 우수성을 보인다. 이는 제안된 필터 엔진으로 Philips Robust Hash(PRH)보다 잡음에 강인하고 Multiple Hashing(MLH)보다 간결한 핑거프린트 시스템을 구성할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제36권2호
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• pp.144-150
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• 2017

음악 장르는 음악 검색 및 분류 등의 정보 처리 시스템 구현에 있어서 필수적인 요소이다. 일반적으로 장르 분류를 위한 스펙트럼 특징은 음악의 화음 및 강약 구조를 표현하기 위해 부밴드로 분해하여 구해진다. 본 논문은 음악 장르 분류 성능 개선을 위한 특징 추출을 위한 부밴드 분해 방법에 관해 연구하였다. 또한 부밴드 음악 특징의 차수를 줄일 수 있는 방법에 대해서도 연구하였다. 널리 사용되고 있는 장르 데이터셋들에서 실험을 수행하여 널리 사용되고 있는 옥타브 스케일보다 세분화된 부밴드 분해가 장르 분류 성능을 향상시킬 수 있으며, 특징 차수 축소를 결합하여 분류기의 계산량도 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.461-468
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• 2000

디지털 기술 발전에 따른 오디오 데이터의 증가는 여러 컴퓨터 응용에 사용되면서 데이터를 관리하고 사용하기 위해, 내용기반 질의와 유사성 검색과 같은 새로운 기능을 갖는 데이터베이스 시스템의 개발이 불가피하게 됐다. 내용 기반 질의를 위한 빠르고 정확한 검색은 이러한 응용 시스템들에 필요하다. 효율적인 내용기반 색인과 유사성 검색의 설계는 관련성 있는 데이터의 빠른 검색을 제공하기 위한 주된 요소이다. 본 논문에서는 소파(Wavelet) 변환을 이용한 한국 전통 음악 데이터베이스의 오디오 색인을 위한 방법을 제안한다. 또한 소파 변환을 이용해 오디오 데이터에 대한 색인의 가능성을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.147-150
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• 2004

허밍에 의한 고정도의 오디오 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 시스템 측에서 발생 가능한 문제점과 유저 측에서 발생 가능한 문제점을 함께 고려한 해결 기법이 요구된다. 유저 측에서는 허밍시 자신의 애매한 기억에 기인한 음표의 삽입이나 탈락과 같은 가창실수, 허밍 도중에 음정 및 박자의 불안정한 변화, 같은 곡을 노래 부를지라도 개인차에 의해 상이한 음정과 템포 등이 발생한다. 또한 시스템 측에서 발생 가능한 사항으로써, 비록 허밍질의가 완벽하더라도 입력 허밍 신호를 멜로디 매칭에 이용되는 정확한 특징량의 추출 및 음악 표기로의 변환이 어렵다는 점이다. 종래의 오디오 정보 검색 시스템에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 멜로디 표현법과 매칭 방법이 제안되고 있으나, 성능 면에서는 아직 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 허밍 멜로디의 효과적인 표현방법과 시스템 및 유저 측에서 발생 가능한 오류에 강건한 멜로디 매칭 방법을 제안한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제12권2호
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• pp.37-60
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• 2015

본 연구는 조현병환자 대상 음악중재 연구를 체계적으로 고찰하고자 실시되었다. 2000년 이후 연구를 대상으로 9개의 학술검색엔진에서 조현병과 음악중재 관련 주제어를 조합, 검색하여 272개를 우선 선택하였고, 제목 및 초록의 내용 확인 후 전문 확인의 과정을 거쳐 15개의 논문을 선택하였다. 조현병 음악치료에 대한 기존의 고찰연구에서 15개에 포함되지 않은 3개의 논문을 추가하여 전체 18개의 분석대상 논문을 최종 결정하였다. 연구의 일반적인 내용에 대해 1차 분석을 하고, 음악중재 중심으로 2차 분석을 하였다. 임상연구의 질 평가 체크리스트인 PEDro 척도를 사용하여 대상연구들의 질평가를 실시한 결과, 음악중재의 질이 더 높은 연구일지라도 무선 표집, 참여자들에 대한 검맹 여부를 명시하고 있지 않은 연구들은 중재의 질이 상대적으로 낮은 연구들에 비해 연구의 질이 저평가되었다. 음악중재자의 자격요건을 명시한 8개의 연구에서는 대부분 음악창작활동을 포함하고 있고, 참여자-음악-치료사의 상호적 관계형성의 중요성을 강조하고 있으며, 중재의 질 향상을 위한 체계적인 수퍼비전 시스템에 대하여 언급하고 있다. 결론적으로 신뢰할 수 있는 조현병 환자대상 음악중재 효과연구를 위해 검맹, 무선 표집을 연구과정에 도입할 것과 동시에 음악활동 제시에 대한 상세한 설명과 근거가 함께 고려되어야 함을 제안하는데 본 연구의 의의가 있다.